Showing posts with label elearning. Show all posts
Showing posts with label elearning. Show all posts

Wednesday, July 22, 2020

Belajar Data Science dimana ya sebaiknya?

Menjawab pertanyaan dari judul diatas secara sedarhana yaitu kuliah aja di kampus dimana terdapat prodi/jurusan computer science, informatika, atau bidang-bidang komputer. Ternyata kenyataannya tidak semua prodi/jurusan komputer tersebut mengajarkan data science loh. Nah, sebaiknya gimana donk??

Data Science Diagram
source: https://intellipaat.com/blog/what-is-data-science/

Tren pekerjaan yang banyak diminati oleh para lulusan bidang komputer saat ini yaitu data science, dimana anda bisa cek sendiri rentang gaji untuk pekerjaan ini di google degh. Bidang ilmu data science ini merupakan lintas ilmu dari programming, database dan statistika seperti pada ilustrasi gambar diatas. Selain itu ilmu machine learning juga diperlukan pada pekerjaan ini.

Sayangnya tidak semua kampus di prodi komputer mengajarkan ilmu ini, seperti di prodi kampus tempat saya mengajar hanya 2 sks saja untuk belajar data mining, lebih baik dari pada tidak ada sama sekali khan. Selanjutnya bagaimana cara nya supaya kita bisa mendapat ilmu tentang data science tersebut?

Investasi waktu, pikiran dan uang
Disini uang saya tuliskan di bagian akhir, karena yang paling penting adalah waktu dan fokus pada pikiran. Bisa juga koq kita tanpa uang mempelajari ilmu tersebut.

Nah.. dimasa pandemi ini sangat banyak online course atau webinar yang gratis atau berbayar yg bisa kita ikuti. Pada artikel kali ini saya akan share 2 course online yang bagus untuk anda ikuti dalam mempelajari data science ini, dimana saya sendiri sudah mencoba nya, yaitu: Dqlab dan Sanbercode

DQLab

Saya sudah join ecourse yang beralamat di https://dqlab.id/ ini sejak agustus 2019, dan materi yang dipelajari cukup lengkap, yaitu SQL for data science, R for data science dan Python for data science. Content materi sangat beragam, dari level pemula sampai level lanjut/advance. Selain itu di paltform ini menggunakan live code yang sudah support ke-3 bahasa tersebut, jadi kita tidak perlu menyiapkan environment di local PC/Laptop untuk belajar data science, cukup browser dan koneksi internet saja.

Menurut saya ecourse di DQLab menyiapkan membernya untuk menjadi data engineering, data analyst ataupun data science (perbedaan ke-3 bidang ini saya kurang paham detail, bisa explore sendiri ya), disini materi-materinya fokus di pengolahan data, transformasi, data analisis, cleaning, wrangling, dsb.

DQLab juga menyediakan beberapa challenge yang dipandu oleh beberapa pakar dari dunia industri, seperti traveloka, tokopedia, efishery, xeratic, dll. Challenge ini seperti mini project yang bisa kita kerjakan dengan range waktu tertentu, dimana kasusnya memang sesuai dengan dunia industri, jadi jika kita mengikutinya akan punya pengalaman yang sangat berharga.

Untuk materi-materi tentang modeling machine learning atau data mining ada juga di DQLab pada project challenge yang biasanya setiap bulan 1x atau 2x akan diinfokan di dashboard kita.

Modul challenge Dqlab
Modul challenge DQLab

Beberapa modul dasar di DQLab di sediakan gratis, selanjutnya kita bisa berlangganan dengan harga yang cukup terjangkau. Saat artikel ini diposting terdapat promo untuk berlangganan seharga Rp. 179.400,- untuk 6 bulan. Cek berkala web dan IG Dqlab yang biasanya share informasi promo untuk berlangganan.

Dengan jumlah modul saat ini lebih dari 30 dan akan terus bertambah lagi dengan materi-materi terupdate, saya rasa biaya berlangganan sebesar angka diatas layak dengan apa yang nantinya akan kita dapatkan.

Beberapa modul juga menawarkan reward yaitu extend berlangganan 1 bulan jika kita bisa menyelesaikannya dengan batas waktu yang ditentukan. Saya sendiri pernah mendapatkan reward challenge ini dan juga reward 6 bulan gratis ketika tim DQLab meminta tetimoni.

Challenge dengan Reward di DQLab
Challenge dengan Reward di DQLab

Sanbercode

Sanbercode merupakan ecourse kedua yang akan saya bahas disini, dimana terdapat juga kelas di bidang programing dan design yang ditawarkan selain kelas data science.  Beralamatkan di https://sanbercode.com/, saya mengikuti kegiatan bootcamp dari sanbercode untuk kelas python data science pada bulan Juni 2020 dan sangat puas dengan metode yang diterapkan di event ini.

Event bootcamp tersebut bernama "Bootcamp online 2020 by SanberCode.. From Zero to Hero". Program ini intensif selama 1 bulan atau 4 pekan yang diselenggarakan setiap bulan (kegiatan bisa berubah sewaktu-waktu, cek IG Sanbercode untuk info lebih lanjut). 

Terdapat 2 level pada bootcamp ini yaitu kelas dasar dan kelas lanjutan. Kelas dasar ini gratis dengan syarat yaitu membayar uang komitmen Rp 200,000 dan mendapatkan score bootcamp 80 atau lebih. Saya mengikuti kelas dasar dan Alhamdulillah mendapatkan score 88 dan uang kembali masuk rekening 😄.

Informasi bootcamp bulan Juli 2020


Kurikulum dari bootcamp tersebut kurang lebih seperti berikut ini:
Minggu 1
  • Hello Python
  • Functions, Method and Getting Help
  • Logic Control Flow and Loop
  • Python List dan Dictionary
  • Statistika Deskriptif Untuk Data Science
Minggu 2
  • Pandas Introduction
  • Akses/Indexing dan Transformasi Data
  • Reshaping Data
  • Grouping Data
  • Merging DataFrame
Minggu 3
  • Pengenalan Matplotlib
  • Custom Visualisasi
  • Multiple Plots
  • Perbandingan Kuantitatif
  • Seaborn dan Altair
Minggu 4
  • Pengenalan Machine Learning
  • Algoritma KNN dan Model Regresi Linear
  • Evaluasi Performa dan Memilih Model
  • Preprocessing Data
Setiap materi tersebut akan ada tugas harian yang dikerjakan pada jupyter notebook atau google colab dan disubmit untuk dilakukan penilaian. Selanjutnya pada akhir pekan (hari sabtu) teradapat quiz sampai minggu ke-3 dan minggu terakhir akan ada final project. Dan untuk final project ini akan dibuka kaggle competition dimana kita disediakan data untuk diolah dan kemudian dilakukan prediksi dengan akurasi terbaik sebagai rangking dari beberapa peserta bootcamp.

Dengan cara pembelajaran intensif seperti ini saya rasa pemahaman materi yang akan didapatkan akan lebih cepat karena kita akan dipakasa fokus selama 1 bulan penuh. 

Jika anda ingin mendapatkan file-file tugas dan quiz dari sanbercode yang pernah saya kerjakan sebelumnya bisa akses github berikut: https://github.com/ariflaksito/sanbercode-data-science

Kesimpulan

Dari kedua ecourse yang saya bahas tersebut, kesimpulan menurut saya yaitu:
1) DQLab
- Kasus-kasus di bidang industri terkini
- Bisa mempelajari 3 bahasa penting di data science(R, python, SQL)
- Materi sangat banyak dan terus bertambah, bisa dipelajari sesuai kebutuhan

2) Sanbercode
- Waktu singkat hanya 4 minggu
- Sesuai bagi pemula untuk belajar cepat
- Gratis dengan syarat

Semoga bermanfaat yaa, selamat belajar data science!


Thursday, August 16, 2018

Belajar Android dengan Dicoding


Sekitar 2 bulan yang lalu, salah satu rekan dosen mengajak saya untuk mengikuti beasiswa Google dengan kurikulum dari dicoding. Apa itu dicoding? Silahkan pelajari informasi detailnya di https://www.dicoding.com.

Awalnya saya pikir ini seperti online course lainnya yang membosankan dan tidak sesuai dengan kebutuhan industri, lebih enak belajar langsung dari stackoverflow.com degh 😅😁

Ternyata kurikulum di dicoding berbedaa, selain materi yang terstruktur seperti pada dokumentasi resmi di Android Developer dengan cita rasa bahasa indonesia, terdapat juga penjelasan dalam bentuk video oleh pakar-pakar yang berkompeten dan yang paling menarik adalah adanya code review dari setiap submission yang kita kerjakan.

Menurut saya yang paling menarik dan kereen adalah adanya fitur code review di dicoding. Disini kita bisa belajar banyak dari masukan-masukan yang diberikan oleh reviewer untuk code yang kita submit. Selanjutnya kita tinggal ikuti masukan-masukan tersebut untuk submission yang kita kerjakan atau untuk submission selanjutnya. Setelah menyelesaikan kelas Menjadi Android Developer Expert (MADE), banyak sekali pengalaman yang saya dapatkan dalam mengembangkan aplikasi Android kedepannya, dan pastinya sangat bermanfaat untuk teman-teman yang sedang belajar atau yang sudah berkecimpung di industri pengembangan aplikasi Android.

Oiyaa.. bagi mahasiswa aktif atau dosen bisa mendapatkan beasiswa dari Google untuk kelas MADE di dicoding, untuk dosen bisa dipelajari pada tautan berikut ini: https://goo.gl/AhXoWD. Sedangkan untuk mahasiswa bisa menuju ke tautan ini: https://goo.gl/YAt6ea

Bagi mahasiswa dibutuhkan referral dari dosen, silahkan bisa menggunakan link berikut ini:
  1. Belajar Membuat Aplikasi Android untuk Pemula, https://www.dicoding.com/s/G8Mw1nwQ
  2. Menjadi Android Developer Expert (MADE), https://www.dicoding.com/s/vwAvBXvW
Menurut saya, bagi yang benar-benar serius ingin belajar membuat aplikasi Android, beasiswa ini perlu diperjuangkan. Silahkan bisa di cek di tokopedia atau bukalapak untuk harga resmi course ini adalah 2,2 juta rupiah
Saat anda berhasil menyelesaikan suatu course di dicoding, anda akan mendapatkan sertifikat dimana bermanfaat khususnya bagi yang akan apply ke industri-industri aplikasi digital.

Pada artikel berikutnya akan saya bahas tentang salah satu submission di kelas MADE Dicoding.

Semoga bermanfaat.